Hola
a
todos
del
mundo,
damos
comienzo
al
primer
día
de
keynote
de
nuestro
hackathon,
somos
600M.
Como
sabéis,
el
objetivo
de
la
iniciativa
es
crear
recursos
abiertos
y
de
calidad
de
pronunciamiento
de
lenguaje
natural
en
español
y
lenguas
oficiales.
Y
sobre
todo
nuestro
objetivo
este
año
es
que
todos
estos
recursos
que
generemos
representan
la
diversidad
de
los
600
millones
de
personas
hispanohablantes.
Entonces,
viendo
la
fecha
del
cartel
os
podéis
preguntar
si
seguimos
aceptando
inscripciones
o
gente
y
la
respuesta
es
que
sí,
seguimos
dando
la
bienvenida
a
muchísima
gente
que
cada
día
se
está
sumando
a
esta
iniciativa
y
de
hecho
hace
apenas
una
hora
llegamos
a
los
500
participantes.
O
sea
que
antes
de
continuar
quería
agradecer
a
todo
el
mundo
que
se
ha
sumado
a
esta
iniciativa
de
crear
recursos
en
español
diversos.
Así
que
bueno,
muchas
gracias
por
apoyar
la
iniciativa.
Como
decía,
esta
keynote
es
la
primera
de
cuatro
que
tendremos
hoy
y
cada
una
durará
entre
20
minutos
y
30
como
máximo
y
el
tema
común
es
el
procesamiento
de
lenguaje
natural
responsable.
Yo
comenzaré
hablando
de
la
importancia
de
la
Universidad
Linguística
en
IA
y
el
impacto
de
la
hackathon
y
bueno,
cómo
podéis
colaborar
de
diferentes
maneras.
Antes
de
decir
por
qué
necesitamos
diversidad
lingüística,
que
es
esto,
¿vale?
Entonces,
pocas
nociones
de
lenguística
tenemos
diferentes
variedades
de
una
lengua,
¿vale?
Hay
variedades
diatópicas
o
geográficas
que
serían
lo
que
conocemos
como
dialectos,
variedades
diacrónicas
o
históricas
que
serían
pues
el
español
actual
que
estoy
hablando
ahora
mismo,
español
moderno,
clásico
que
sería
el
del
siglo
de
oro
y
el
medieval.
Después
tenemos
las
variedades
diastráticas
o
socioculturales
que
serían
los
distintos
niveles
de
la
lengua,
es
decir,
alto,
culto,
medio
o
bajo,
el
volgar,
y
las
variedades
diafásicas
o
funcionales,
es
decir,
los
registros,
dependiendo
con
quién
estés,
no
hablas
de
la
misma
manera,
si
es
con
dos
amigos,
familiares,
también
hay
registros
más
especializados,
por
ejemplo,
las
jergas
de
una
profesión
determinada
o
argots,
por
ejemplo,
algo
juvenil.
Entonces,
bueno,
esto
es
para
que
veamos
que
realmente
hay
muchas
variedades
de
una
lengua
y
si
se
interesa
más
os
recomiendo
una
charla
que
dio
Chris
Aranda
en
la
edición
del
2022.
Está
obviamente
como
todas
nuestras
charlas
en
YouTube,
o
sea,
que
le
podéis
hacer
un
vistazo
esto
muy
bien.
Entonces,
bueno,
la
diversidad
en
español,
¿vale?
Vamos
a
hablar
de
los
hispanohablances.
El
caso
que
llevo
un
mes
por
Latinoamérica
y
el
Caribe
y
cada
vez
estoy
más
enamorada
de
las
diferentes
maneras
que
tenemos
de
expresarnos
en
español.
Por
ejemplo,
hay
diferentes
maneras
de
nombrar,
por
ejemplo,
si
queremos
decir
que
algunos
encanta,
podemos
decir
"Chevere,
vacán,
guay",
después
sí
vamos
a
tomar
la
guagua,
el
bus,
mi
colectivo,
dependiendo
de
la
zona
geográfica
en
la
que
estemos.
También
hay
diferentes
prisiones
que
utilizamos
al
hablar
colotealmente.
A
mí
me
han
llamado
la
atención,
por
ejemplo,
que
en
Uruguay
dice
en
"tual
rato"
"tá"
y
en
Chile
"po".
Sí,
"po",
no
"po".
Entonces,
eso
también
es
bastante
destacable.
Por
ejemplo,
es
pues
en
Puerto
Rico
que
me
invitaron
a
dar
una
conferencia.
Es
muy
común
incluir
palabras
en
inglés,
realmente
dos
de
cada
tres
están
en
inglés
y
es
muy
interesante
desde
el
punto
de
vista
de
la
inteligencia
artificial
cómo
reaccionaría
un
modelo
en
lenguaje
si
vas
cambiando
o
se
va
mezclando
idiomas.
El
tema
es
que
no
solo
no
todos
escribir
o
el
lenguaje
oral,
sino
que
también
pues
eso
tenemos
diferentes
acentos,
cosa
que
es
muy
interesante
a
la
hora
de
todos
estos
modelos
multimodales.
Cosas
características,
por
ejemplo,
algunos
ejemplos,
sería
el
Ceseo,
que
he
puesto
un
solecito
porque
es
ahí
donde
es
de
calor.
En
Andalucía,
en
Canarias,
hay
muchas
zonas
de
Latinoamérica
y
el
Caribe.
Por
ejemplo,
en
Argentina
y
Uruguay,
lo
que
se
haría
el
español
río
Platense,
pronuncian
la
"e"
y
la
"y"
como
"osh"
y
también
aspiran
la
"s",que
bueno,
de
hecho,
aspirar
la
"s"
es
muy
común
en
otras
zonas,
por
ejemplo
en
el
sur
de
España,
en
Chile,
en
zonas
del
Caribe.
Y
otra
curiosidad,
en
Puerto
Rico
a
veces
cambian
la
"r"
y
al
final
las
palabras
por
una
"l".
Seguro
que
lo
he
escuchado
en
canciones.
Bueno,
hay
muchas
particularidades
más.
Me
encantan,
son
preciosas.
Y
realmente
hay
muchas
maneras
que
teníamos
de
expresarnos
y
tendremos
que
conseguir
que
todo
esto
se
transmite
después
a
los
sistemas
de
inteligencia
artificial.
Porque
el
problema
es
que
los
modelos
del
lenguaje
siempre
van
igual,
¿no?
Entonces
no
es
que
hablo
en
español,
porque
no
hay
un
tipo
de
español
como
hemos
visto
ya
no
solo
en
estadía
positiva
sino
en
general,
cuando
hables
con
diferentes
personas.
Entonces
tenemos
que
conseguir
que
estas
inteligencias
artificiales,
estos
sistemas,
sí
que
representen
toda
la
riqueza
del
español.
Y
el
tema
que
siempre
decimos
español
y
lenguas
oficiales
es
que
en
los
países
hispanohablantes
no
solo
la
hemos
de
español,
sino
que
también
hay
muchísimas
otras
lenguas.
Por
ejemplo,
en
España
tenemos
cuatro
lenguas
oficiales,
que
serían
el
catalán,
el
valenciano,
el
gallego
y
el
euskera.
Y
aquí
destaco,
por
ejemplo,
el
proyecto
"Hilenia",
cuyo
objetivo
es
crear
más
recursos
de
predecirme
en
el
lenguaje
natural
en
estas
cuatro
lenguas.
Entonces,
bueno,
engloba
a
otros
cuatro
proyectos,
que
son
"Aina
vives,
Nelgay,
tu
y
nos".
Después,
por
ejemplo,
en
México
tenemos
la
lengua
"Nabot",
que
ya
que
estoy
recomendando
charlas,
reumiendo
una
de
"Shimera
Gutiérrez",
también
de
la
edición
de
los
2022,
en
la
que
nos
contaba
un
poco
sobre
Axolot,
el
proyecto
que
tengo
aquí,
que
crearon
un
cuerpo
paralelo
español-Nahuatl.
Otro
ejemplo,
en
Chile,
en
la
isla
de
Pascua
encontramos
la
civilización
Rapanui
y
también
está
la
comunidad
originaria
Mapuche,
y
ambas
tienen
lengua
propia.
Entonces,
hay
un
proyecto
de
la
CENIA,
la
Universidad
Católica,
la
Academia
de
la
Lengua
Rapanui,
el
Instituto
de
la
Lengua
y
Cultura
Mapuche,
que
está
intentando
pues
lo
mismo,
intentar
crear
más
recursos
de
predecirme
en
el
lenguaje
natural
en
estas
lenguas.
Y
también
algo
bueno
es
que
empezamos
a
ver
en
congresos,
workshops,
diferentes
workshops
sobre
lenguas
indígenas.
Entonces,
bueno,
también
estoy
segura
de
que
aquí
faltan
muchos
proyectos
que
os
invito
a
compartir
conmigo
para
que
las
bañen
y
herindo
esta
idea
positiva
y
también
para
que
les
podamos
dar
más
visibilidad.
Pero
al
final
lo
importante
es
que
aunemos
esfuerzos
para
impulsar
la
IA
en
nuestros
idiomas
y
conseguir
que
tenga
representación
digital,
que
es
realmente
muy
importante.
Entonces,
porque
queremos
modelos
inclusivos,
¿no?
Entonces,
que
necesitamos
datos,
datos
diversos
que
representen
a
los
600
millones
de
personas
hispanohablantes.
Al
final,
todo
en
la
IA
son
datos.
Entonces,
ya
sabemos
que
no
hay
un
tipo
de
magia,
si
no
están
los
datos,
después
el
modelo
no
va
a
ser
capaz
de
generar
texto
en
esa
lengua,
¿vale?
¿Por
qué
queremos
modelos
inclusivos?
Claramente
sabemos
por
qué,
pero
bueno,
dos
razones
más.
Mitigación
de
sesgos
de
todo
tipo
ya
puede
ser
de
generos
y
de
ideología
lingüísticos,
que
es
el
caso
que
estamos
hablando,
que
tú
no
le
preguntes
a
un
sistema
de
IA
algo
en
español
colombiano
y
te
responda
en
un
español,
no
sé,
que
no
se
sabe
qué
tipo
de
españoles,
¿no?
Y
después
otro
punto
importante
es
la
mitigación
de
desigualdades,
porque
que
una
lengua
o
variedad
no
esté
representada,
no
tenga
representación
digital,
realmente
no
va
a
hacer
otra
cosa
que
aumentar
las
frichas
socioculturales
que
ya
suele
haber
en
esos
casos,
¿vale?
Entonces,
necesitamos
datos
para
entrenar
modelos
inclusivos
y
después
que
hacemos
con
estos
modelos,
¿cómo
los
evaluamos?
Porque
es
un,
también
es
un
tema
bastante
importante.
Y
de
hecho,
una
de
las
preguntas
más
comunes
que
nos
hacen
en
el
Discord
de
la
comunidad
es
¿cuál
es
el
mejor
modelo
en
español
para
X?
Y
realmente
no
sabemos
por
quéno
hay
una
líder
board
pública.
O
sea,
ahora
sí
que
es
verdad
que
sabemos
porque
la
gente
de
la
publica
es
resultados
en
ILEAD,
pues
privadas
en
institutos
de
investigación,
en
empresas,
pero
realmente
no
hay
una
pública
que
podamos
utilizar
todos
y
que
tengamos
de
referencia
para
comparar
nuestros
modelos.
Entonces,
necesitamos
una
líder
board
abierta
de
modelos
de
lenguaje
en
español
y
lenguas
oficiales
que
nos
permita
estandarizar
cómo
evaluar
y
comparar
nuestros
modelos.
Pues
eso
para
que
podamos
medir
el
avance
de
la
ILEAD
en
español,
incentivar
también
una
competitividad
sana,
porque
digamos,
mira
yo
he
sacado
un
modelo
que
está
aquí,
pues
entonces
seguramente
la
instituto
de
administración
de
al
lado
o
de
enfrente
de
otro
país,
digo,
pues
yo
voy
a
intentar
a
ver
si
consigo
basándome
en
todo
lo
que
habéis
hecho,
pues
mejoraría,
así
realmente
basaremos
mucho
más
en
comunidad.
Y
claro
importante
que
sea
pública
e
imparcial
para
que
nos
podamos
realmente
fiar
de
esta
líder
board.
Entonces
bueno,
ya
he
presentado
los
dos
objetivos
del
hackathon,
que
son,
pues
uno,
crear
corpus
instrucciones
diversos
que
representan
la
riqueza
de
las
600
millones
de
personas
y
por
hablantes
y
el
segundo,
crear
una
líder
board
abierta
de
modelos
de
lenguaje.
Entonces
como
decía
al
principio,
si
en
las
inscripciones
abiertas
podéis
unir
al
hackathon,
todo
el
mundo
puede
colaborar,
ahora
os
voy
a
decir
un
poco
cómo.
La
idea
es
crear
como
las
ediciones
anteriores
proyectos
que
tengan
impacto
social,
que
estén
relacionadas
con
los
objetivos
de
desarrollo
sostenible
de
la
ONU,
y
además
hay
quinoa
u
cita
yeres
como
los
de
hoy.
Tuvimos
la
primera
quinoa
de
la
semana
pasada
con
el
en
la
González
Blanco
de
Microsoft
y
el
lunes
dos
charlas
con
Gabriel
de
Arjila
y
Manu
Romero
de
Maiza,
en
las
que
por
ejemplo
también
nos
enseñaron
un
ejemplo
de
proyecto
del
hackathon.
Entonces
así
todo
el
mundo
tiene
un
ejemplo
por
el
que
guayarse
y
es
más
fácil
que
gente
que
no
tenga
tanta
experiencia,
así
pueda
también
colaborar
con
esta
iniciativa.
Entonces
vamos
a
ver
cuáles
son
las
dos
maneras
de
colaborar
con
estos
dos
objetivos.
Por
una
parte
está
la
creación
de
este
gran
corpus
que
realmente
sería
el
mayor
corpus
de
instrucciones
hasta
la
fecha
en
español.
Esto
se
hace
por
equipos
de
una
cinco
personas.
Tenéis
que
crear
una
parte
de
ese
gran
corpus,
es
decir,
pues
crear
un
corpus
de
instrucciones
enfocado
a
un
país
determinado,
a
una
tarea
determinada,
una
temática
específica,
vale.
Por
ejemplo,
uno
de
los
propuestos
era
políticas
de
igualdad
de
género.
Entonces
podrías
hacer
políticas
de
igualdad
de
género
en
Chile,
vale.
Por
ejemplo
buscar
un
PDF
correspondiente
a
partir
de
ese
PDF,
crear
una
base
de
datos
de
preguntas
y
respuestas
y
entrenar
un
LLM
a
partir
de
ahí.
Para
crear
el
dataset,
lo
que
decía
el
taller
del
otro
día
de
Gabriel
de
Argila
os
sirve
de
ejemplo
y
cómo
entrenar
el
modelo
pues
el
de
Manu.
Están
ya
ambas
grabaciones
en
el
canal
de
YouTube.
Y
otra
manera
de
colaborar
es
si
ya
tenéis
un
corpus
de
instrucciones
que
habéis
desarrollado
en
vuestra
empresa,
en
vuestra
grupo
de
investigación
donde
sea
lo
podéis
donar,
vale.
Y
estaríamos
muchas
gracias.
Ya
tenemos
un
par
de
corpus
donados,
o
sea
que
muchas
gracias
y
bueno
la
idea
es
recopilar
muchos
más
para
poder
crear
este
gran
corpus
de
instrucciones
diverso
y
de
calidad.
La
otra,
como
el
otro
objetivo
que
tenemos
el
hackathon
es
la
líder,
por
no.
Obviamente
también
aceptamos
donaciones
si
tenéis
corpus
de
evaluación
y
además
estamos
organizando
un
esfuerzo
colaborativo
para
tomar
los
datasets
de
la
leaderboard,
la
famosa
Open
LLM
Leaderboard
de
High
In
Face
que
están
ingles,
traducirlos,
bueno,
traducirlos,
ya
los
tradujo
la
universidad
de
Oregon
y
ahora
lo
que
queremos
hacer
es
que
personas
hispano
hablantes
nativas
verifiquen
que
esas
traducciones
están
bien
hechas.
Entonces,
todo
el
mundo
que
habla
inglés
de
español
puede
colaborar
con
esto.
Con
10
minutos,
vale,
todo
es
suma.Entonces,
al
final
dejo
de
compartir
las
depositivas
y
os
enseñó
cómo
sería
en
un
minutito.
Y
bueno,
aquí
os
dejo
las
dos
enlaces
a
las
bases
del
hackathon,
como
se
puede
participar,
y
a
la
página
para
donar
corpus,
vale.
Bueno,
como
sabéis,
todo
lo
que
creamos
en
el
hackathon
y
en
general
en
la
comunidad
de
somos
en
LP
siempre
es
open
source,
pero
además
queremos
hacer
hincapié
en
que
desarrolléis
proyectos
de
una
manera
responsable,
y
qué
significa
esto?
Pues
que
presteis
atención
a
los
sesgos,
a
los
sesgos
de
uno
y
a
la
documentación,
que
le
encanta
todo
el
mundo.
Que
bueno,
de
hecho
también
este
es
un
tema
que
va
a
ser
bastante
recurrente
en
las
Quinoads
de
hoy,
entonces
bueno,
lo
iremos
viendo
un
poco
más
en
detalle.
Respecto
a
los
sesgos,
lo
que
quiero
decir
es
que,
bueno,
repetir,
realmente
ya
lo
he
dicho
antes,
es
que
la
AIA,
bueno,
los
módulos
del
lenguaje
siempre
dependen
de
los
datos.
Entonces,
¿cuál
es
el
problema
que
están
sesgados?
Tenemos
sesgos,
no
es
una
pregunta
retórica,
no
es
nada,
realmente
es
una
firmación.
Tenemos
sesgos
como
sociedad,
tenemos
sesgos
inconscientes,
tan
inherentes,
ya
están
escritos
en
las
noticias,
en
las
páginas,
en
los
libros,
y
el
tema
es
que
nosotros
recogemos
todo
esto,
porque
necesitamos
muchos
datos
para
entrenar
nuestros
módulos,
cogemos
todo
esto
y
los
utilizamos
para
entrenar.
Entonces,
los
modelos,
pues
esos
son
interés
artificial,
aprenden
los
patrones
y
también
aprenden
conductas
racistas,
homófobas
o
de
cualquiera
de
las
discriminaciones
que
tristemente
están
presentes
de
hoy
en
día
en
nuestro
mundo.
Entonces,
bueno,
es
el
famoso
garbage
in,
garbage
out.
Hay
que
ser
simplemente
conscientes
de
ello,
intentar
detectarlos
con
dentro
de
nuestras
posibilidades,
de
hecho,
en
la
Quinoa
de
después
veremos
algunos
maneras
de
detectarlos
automáticamente
y
mitigarlos,
si
también
dentro
de
lo
que
podamos.
Igualmente,
si
no
les
podemos
mitigar,
lo
más
importante
es
escribirlo,
que
la
gente
que
vaya
a
utilizar
nuestro
modelo
después
sepa
cuáles
son
esos
sesgos
para
después
ver
para
que
casos
de
uso
puede
utilizar
ese
modelo,
¿vale?
Para
intentar
siempre,
pues,
evitar
promover
ideas
discriminatorias
o
contribuir
a
perpetación
de
estereótipos.
Otra
notación,
ojo
a
la
huella
de
carbono,
también
ahora
se
ha
puesto,
están
bastante
de
moda,
el
hecho
de
hablar,
no
de
moda,
no,
pero
está
llamando
más
de
tradición
la
huella
de
carbono
de
los
modelos
de
interacción
artificial.
Entonces,
también
dentro
de
lo
que
podamos,
porque
no
siempre
tenemos
mucho
poder
de
decisión
sobre
estos
temas,
sí
que
podemos
intentar
disminuirla
dentro
de
nuestras
posibilidades,
¿no?
¿De
qué
depende
en
general?
Del
tipo
de
energía,
obviamente,
si
utilizamos
energía
renovable,
todo
bien.
De
las
regiones
de
computación,
o
sea,
al
final,
cuando
utilizamos
en
cualquier
servidor,
solemos
poder
elegir
en
qué
región
van
a
estar
las
máquinas
que
vamos
a
utilizar,
entonces,
si
elegimos
regiones
con
menos
emisiones,
pues
mucho
mejor.
Y
después,
las
GPUs,
a
ver
si
las
utilizamos
de
manera
deficiente
y
sobre
todo
el
100%
del
tiempo
que
no
las
tengamos
ahí
corriendo
sin
hacer
nada.
Y
el
tiempo
de
entrenamiento,
obviamente.
Ahora,
antes
se
entrenaban
modelos
en
unas
horas
y
ahora
cada
vez
son
semanas,
meses.
Entonces,
bueno,
utilizar
modelos
pre-entrenados
no
hace
falta
remediar
la
rueda.
Podemos
coger
un
modelo
pre-entrenado
ya
por
una
potencia
durante
muchísimo
tiempo
con
muchísimos
datos
y
después
adaptar
a
nuestra
casa
de
uso.
Y
sobre
todo,
que
esto
sí
que
lo
puede
hacer
todo
el
mundo,
antes
de
entrenar
el
modelo
grande,
el
principal,
digamos,
hacer
pruebas
para
ver
que
en
vuestro
script
está
todo
bien
y
que
no
os
enteréis
después
de,
no
sé,
cuántas
horas
de
entrenamiento
que
había
un
fallo
ahí
en
una
línea
de
código
perdida
por
el
Colab.
Y
por
último,
la
documentación.
Estoy
muy
pesada
con
esto,
pero
realmente
un
modelo
sin
documentación
es
inútil.
Podéis
haber
entrenado
el
mejormodelo
en
Ketchuo,
vale,
el
mejor
modelo,
pero
que
simplemente
si
no
creáis
documentación,
si
no
ponéis
las
evaluaciones,
cómo
se
ha
creado
entrenado,
tal,
nadie
lo
va
a
encontrar
y
nadie
lo
va
a
utilizar.
Entonces,
estará
pues
ahí
hecho
el
trabajo
en
vano
realmente,
vale.
Y
además,
me
encanta
esto
también.
Tampoco
es
que
haya
muchas
más
excusas
porque
cuando
se
apruebe
el
realmente
de
la
de
IA,
de
la
Unión
Europea
también,
esto
va
a
ser
un
requerimiento.
Entonces,
empecemos
ya.
Vemos
mucha
importación
a
la
documentación.
Podéis
crear
model
cards
que
se
llaman
en
Hi-In
Face
de
manera
muy
sencilla.
Ya
hay
spaces
para
hacerlo
automáticamente,
te
rellana
muchos
campos.
Entonces,
bueno,
no
dudéis
por
favor
en
compartir
todo
lo
que
sepáis
sobre
vuestro
modelo
para
que
la
gente
que
lo
vaya
a
utilizar
después
tenga
cuenta
más
información
mejor.
Y
ya
está.
Os
dejo
aquí,
bueno,
la
página
de
Hackathon
y
en
Discord,
si
todavía
no
estáis,
os
podéis
unir.
Hay
una
invitación
en
la
descripción
del
vídeo.
Los
canales
importantes
serían
en
el
anuncio,
donde
anunciamos
todo.
Encuentra
equipos
y
os
vais
a
unir
todavía
ahora
al
Hackathon,
pues
ahí
podéis
encontrar
un
equipo,
formar
un
nuevo,
lo
que
sea,
y
pide
ayuda.
El
canal
favorito
por
excelencia,
pues
si
necesitáis
ayuda
con
lo
que
sea,
podéis
salir
ahí
una
entrada
en
el
foro,
este
tipo
foro,
ese
canal
y
pues
alguien
de
la
comunidad
os
ayudará.
Entonces,
ahora
voy
a
dejar
de
compartir
esto
y
voy
a
compartir
rápidamente.
Aquí
lo
da
Argila
para
que
veáis
lo
rápido
que
es.
Simplemente
aquí,
image
marker
notation
Argila,
podéis
encontrarlo
en
nuestra
página.
Vale,
se
os
abre
esto.
Entonces,
le
dais
a
click,
tenemos
tres
data
6
que
podéis
anotar,
podéis
elegir
el
que
sea,
realmente
cualquiera.
El
primero,
por
ejemplo,
y
entonces
aquí
veis
que
hay
pregunta
original.
Bueno,
which
renewable
resource
is
generated
by
air-confection
currents?
Básicamente.
La
traducida,
qué
recursos
renovables
generado
por
corrientes
de
comisión
de
aire,
está
bien,
está
bien.
La
calidad
de
traducción
de
la
pregunta
es
buena.
Siguiente,
las
opciones,
no
las
veré
en
inglés
otra
vez,
es
muy
raro
cambiar
de
idioma
así,
pero
vemos
que
son
energía
ebólica,
solar,
bien,
fossil,
fossil
es
fósiles
y
geotérmica.
Traducción
de
las
opciones
también,
buena,
perfecto.
¿Qué
hubiese
pasado
si
por
ejemplo,
esta
hubiese
estado
traducida
mal?
Pues
lo
podemos
copiar.
Imaginaos
que
esto
era,
no
sé,
pues
era
térmica,
realmente
estaba
mal
traducido.
Entonces
lo
corregimos
aquí
y
le
damos
a
submit.
Pero
bueno,
está
como
estaba
bien,
no
hace
falta,
le
damos
a
submit
y
ya
estaría,
ahí
vamos
a
la
siguiente.
Podéis
por
ejemplo
aquí
decir,
me
parece
hacer
cosas
de,
no
sé,
no
sé
si
me
va
a
salir
algo,
sumas
o
restas.
Mira,
por
ejemplo,
pues
suma.
Pues
ya
está,
quiero
filtrar
por
algún
tipo
de,
no
sé,
temáticas,
si
os
gusta
biología,
geología,
matemática,
es
lo
que
sea.
Filtráis
por
texto
aquí,
no
por
temática.
Pero
bueno,
y
si
no,
pues
simplemente
vais
pasando
por
aquí
hasta
que
os
canséis
y
ya
está.
Y
donde
podemos
ir
mirando
cómo
evolucionan
todo
este
esfuerzo
es
en
el
dashboard.
Que
básicamente
aquí
vemos,
hemos
anotado
395
entradas
de
2000
de
este
data
set,
lo
primero
que
es
el
que
abierto
yo.
Gelato,
ahora
hay
36
y
MMLU
por
299.
Y
también
vemos
al
HoloFame,
vale,
que
aquí
este
usuario
beta
3
está
increíblemente
ganando
todo
el
mundo.
Pero
bueno,
a
todo
el
mundo,
pues
eso
os
animamos
a
que
aunque
vayáis
a
enviar,
pues
eso
una,
tres,
diez,
de
igual.
Así
que,
ayuda
muchísimo,
ayuda
muchísimo,
vale.
Entonces,
ya
habéis
visto
que
no
se
tarda
nada,
si
sabéis
inglés
y
español
podéis
apoyar
ahí
un
poquito.
Y
nada,
hasta
aquí
la
primera
keynote,
ahora,
pues
nos
vemos
en
la
siguiente,
empieza
en
8
minutos
y
media,
se
ve
sesgos,
detección
automática
de
sesgos
en
medios
de
comunicación.
Y
el
enlace
está
también
en
la
descripción
del
vídeo
para
que
no
tengáis
que
buscarlo
por
ahí.
Muchas
gracias
y
nos
vemos
en
un
ratito.
[MÚSICA]